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一种引入密度因子的改进粒子群优化算法

孙锋利  何明一  高全华  
【摘要】:在传统的线性递减惯性权重(LDW)粒子群算法的基础上,提出一种新的引入粒子密度因子的粒子群算法。该算法根据粒子平均适应度值和社会最优适应度值,采用径向基函数形式来度量粒子群在最优值附近的聚集程度。在进化过程中,当密度因子大于一定值时,在LDW惯性权重因子中加入扰动项,使粒子群重新散开,从而跳出局部极值,避免算法出现早熟现象。基于Benchmark函数库的仿真实验表明,该算法一定程度上避免了算法过早收敛,尤其是在高维和多极值情况下性能明显优于传统PSO算法。

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